词条 | Hebb学习规则 |
释义 | 赫布(1904-1985)是加拿大著名生理心理学家。在1949年出版的《行为的组织》中,赫布提出了其神经心理学理论。 赫布认为神经网络的学习过程最终是发生在神经元之间的突触部位,突触的联结强度随着突触前后神经元的活动而变化,变化的量与两个神经元的活性之和成正比。 Hebb学习规则是一个无监督学习规则,这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性,从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。这一点与人类观察和认识世界的过程非常吻合,人类观察和认识世界在相当程度上就是在根据事物的统计特征进行分类。 由赫布提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础,在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法,使得神经网络能够通过联结权重的调整,构造客观世界的内在表征。 |
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